AI 術語詞典

Precision 和 Recall 的調和平均數 = 2PR/(P+R)，兼顧「找得準」和「找得全」

量化每個輸入特徵對模型預測結果的貢獻程度，幫助理解和驗證模型的決策依據。

回饋迴路是指系統輸出影響其輸入的過程，在AI中用於迭代改進模型效能，透過評估結果並調整參數。

前饋神經網路是一種訊息單向傳播的神經網路，由輸入層、隱藏層和輸出層組成，廣泛應用於分類和迴歸任務。

閃電注意力機制是一種優化注意力計算的技術，透過重新排序計算步驟和利用硬體加速，大幅提升注意力計算的速度和記憶體效率。

基礎模型是使用大量未標記數據訓練的大型模型，可適應多種下游任務，展現出強大的泛化能力和遷移學習能力。

神經網路中每個神經元都與前一層所有神經元相連的層級，每條連接都有獨立的可學習權重，能進行高度非線性的特徵轉換，常用於網路最後階段進行分類或迴歸。